Skip to main content
Side panel
Освітній портал
English (en)
Українська (uk)
English (en)
You are currently using guest access (
Log in
)
Аналіз великих даних у фінансах / Big Data Analytics in Finance
Home
Calendar
Аналіз великих даних у фінансах / Big Data Analytics in Finance
Home
Courses
Для викладачів (кафедри)
Факультет бізнесу та сфери обслуговування
Кафедра фінансів та цифрової економіки
Аналіз великих даних у фінансах / Big Data Analytics in Finance
Тема 4. Методи та інструменти аналізу великих даних
Hadoop Introduction | What is Hadoop? | Big Data Analytics using Hadoop | Lecture 1
Hadoop Introduction | What is Hadoop? | Big Data Analytics using Hadoop | Lecture 1
Click
https://www.youtube.com/watch?v=pqT4AgPuzZ0
link to open resource.
◄ What Is Hadoop? | Introduction To Hadoop | Hadoop Tutorial For Beginners | Simplilearn
Jump to...
Jump to...
Оголошення
Записи занять BDAinF
Презентація щодо академічної доброчесності
НМКД 2023-2024 нр
Тема 1. Поняття великих даних та їх класифікація. Концепції великих даних
Тема 2. Візуалізація великих даних
Тема 3. Поняття ринку великих даних. Життєвий цикл аналітики даних. Збір та підготовка даних
Тема 4. Методи та інструменти аналізу великих даних
Тема 5. Прогнозування та аналіз економічних процесів - Частина 1
Тема 5. Прогнозування та аналіз економічних процесів - Частина 2
Тема 6. Прогнозування на основі кривих зростання. Криві підгонки
Тема 7. Оцінка якості прогнозу
Тема 8. Експертні (якісні) методи прогнозування та аналізу економічних процесів
Тема 9. Регресійні моделі в прогнозуванні
Ексель для початківців
Самостійна робота 1.1. Основи Microsoft Excel
Самостійна робота 2.1 - Зведені таблиці
#2. SMART Таблиці та слайсери даних в Excel. Час оновити ваші таблиці.
#3-1. Дашборди в Excel. Задіємо найважливіший інструмент аналітика - зведені таблиці.
MS Excel. Зведені таблиці та діаграми
Pivot Tables: How to Start?
Самостійна робота 2.2 - Дашборди
#3-2. Дашборди в Excel. Візуалізація даних.
How to Create Dashboards in Excel
Fully Automated Excel dashboard with multiple source files | No VBA used
Завдання 2.3
Data Visualization: Then and Now
Завдання 2.4 - Штучний інтелект
ChatGPT - повний детальний огляд можливостей і 22 способи використання (від новачка до експерта)
Завдання 2.5 - Аналіз даних в Power BI
Аналіз даних в Power BI українською
Завдання 4.1 - Hadoop, MapReduce та Apache Spark
What is Big Data and Hadoop?
Hadoop In 5 Minutes | What Is Hadoop? | Introduction To Hadoop | Hadoop Explained |Simplilearn
Introduction To Hadoop | Hadoop Explained | Hadoop Tutorial For Beginners | Hadoop | Simplilearn
What Is Hadoop? | Introduction To Hadoop | Hadoop Tutorial For Beginners | Simplilearn
What is Apache Spark in less than 10 minutes | An Introduction to Apache Spark architectur
What exactly is Apache Spark? | Big Data Tools
Map Reduce explained with example | System Design
What Is MapReduce? | What Is MapReduce In Hadoop? | Hadoop MapReduce Tutorial | Simplilearn
Самостійна робота 5.1. Показники аналізу рядів динаміки
Завдання 5.1. Показники аналізу рядів динаміки
Вибір варіанту Завдання 5.1. Показники аналізу рядів динаміки
Обсяг реалізованої продукції (товарів, послуг) суб’єктів господарювання за видами економічної діяльності у 2010-2021 роках
Самостійна робота № 5.2. Прості методи прогнозування на основі екстраполяції
Самостійна робота № 6.1. Прогнозування на основі кривих підгонки
Самостійна робота № 6.1. Прогнозування на основі кривих підгонки. Метод рекоменд
Самостійна робота № 6.2. Вибір форми кривої зростання. Метод характеристик приросту
Самостійна робота № 6.2. Вибір форми кривої зростання. Метод характеристик приросту. Метод рекомендації
Самостійна робота 7.1. Оцінка якості прогнозування. Відхилення
Сам роб 7.1. Оцінка якості прогнозу. Відхилення
Самостійна робота 7.2. Параметричні методи аналізу точності прогнозів
Сам робота 7.2. Параметричні методи аналізу точності прогнозів
Самостійна робота 9
Самостійна робота 9. Методичні вказівки до виконання
Порядок визначення варіанту самостійної роботи 9
01.12.2023 Лекціїя + Практична 13.30 та 15.00
Самостійна робота 2.1 - Зведені таблиці (для студентів гр. ЗФБС-23-М)
Самостійна робота 2.2 - Дашборди (для студентів гр. ЗФБС-23-М)
02.12.2023 Практичні на 11.40 та 13.30
Завдання 5.1. Показники аналізу рядів динаміки (гр. ЗФБС-23-М)
Вибір варіанту Завдання 5.1. Показники аналізу рядів динаміки (гр. ЗФБС-23-М)
Завдання № 5.2 Прості методи прогнозування на основі екстраполяції (гр. ЗФБС-23-М)
06.12.2023 Лекції+Практичні на 08.30-13.00
Завдання № 6.1. Прогнозування на основі кривих підгонки (гр. ЗФБС-23-М)
ПІДСУМКОВЕ ТЕСТУВАННЯ для студентів заочної форми навчання
02.04.2024 ЗАЛІК на 15.00
What is Apache Spark in less than 10 minutes | An Introduction to Apache Spark architectur ►